Advanced Analytics

Machen Sie mehr aus Ihren Daten mit Advanced Analytics.
KI-basierende Analysemethoden werten Ihre bestehenden Daten aus und sprechen zukunftsorientierte Handlungsempfehlungen aus.

Mit dem Begriff Advanced Analytics werden in der Datenverarbeitung technologisch fortgeschrittene Analysemethoden bezeichnet. Dazu gehören beispielsweise datengestützte Analysetechniken wie das Machine Learning, das Data Mining oder neuronale Netzwerke. Die Analysemethoden zielen darauf ab, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren und darauf aufbauend Vorhersagen und Handlungsempfehlungen zu entwickeln.

Ein wichtiges Merkmal von Advanced-Analytics-Methoden ist die datengestützte Vorhersage von zukünftigen Ereignissen – aufgrund dieses Merkmals wird Advanced Analytics verallgemeinernd auch als Predictive Analytics bezeichnet. Durch die vorwärtsgerichtete Analysemethode grenzt sich Advanced Analytics klar vom klassischen Konzept der Business Intelligence ab, bei dem ausschließlich Daten der Vergangenheit verwendet werden.

Diagnostic Analytics

Analysiert historische Ereignisse mit Fokus auf kausalen Zusammenhängen.

Predictive Analytics

Nutzt Daten aus der Vergangenheit zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen mithilfe der statistischen Modellierung.

Prescriptive Analytics

Nutzt historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und auf dieser Basis Handlungsempfehlungen zu erarbeiten.

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Die Methoden

Beim Einsatz von Advanced Analytics ist es von entscheidender Bedeutung, für jeden Einsatzfall eine geeignete Methode auszuwählen. Für unterschiedliche Fragestellungen kommen verschiedene Analysetechniken zum Einsatz. Dazu zählen beispielsweise:

Deep Learning oder Machine Learning

IT-Systeme erkennen auf Basis vorhandener Datenbestände Muster und Gesetzmäßigkeiten und können daraus Lösungen entwickeln.

Neuronale Netzwerke

Künstliche neuronale Netzwerke sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Die Netze bestehen aus künstlichen Neuronen und sind in der Lage, sich selbst sukzessive an ihre Aufgabe anzupassen.

Text Mining bzw. Data Mining

Das Data Mining wendet statistische Methoden systematisch auf große Datenbestände an, um Muster, Trends oder Zusammenhänge zu erkennen.

Clusterverfahren

Das Clusterverfahren ist eine statistische Methode zur Identifizierung von Ähnlichkeiten innerhalb größerer Datenbestände.

Entscheidungsbäume

Algorithmen bilden aus einer Datenmenge eine hierarchische Struktur aus Entscheidungswegen in einer Baumstruktur.

Deep Learning oder Machine Learning

IT-Systeme erkennen auf Basis vorhandener Datenbestände Muster und Gesetzmäßigkeiten und können daraus Lösungen entwickeln.

Neuronale Netzwerke

Künstliche neuronale Netzwerke sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Die Netze bestehen aus künstlichen Neuronen und sind in der Lage, sich selbst sukzessive an ihre Aufgabe anzupassen.

Text Mining bzw. Data Mining

Das Data Mining wendet statistische Methoden systematisch auf große Datenbestände an, um Muster, Trends oder Zusammenhänge zu erkennen.

Clusterverfahren

Das Clusterverfahren ist eine statistische Methode zur Identifizierung von Ähnlichkeiten innerhalb größerer Datenbestände.

Entscheidungs-bäume

Algorithmen bilden aus einer Datenmenge eine hierarchische Struktur aus Entscheidungswegen in einer Baumstruktur.

Die Datenbasis

Einer der wichtigsten Aspekte bei der Nutzung fortgeschrittener Analysemethoden ist die Datengrundlage. Dabei wird grundsätzlich zwischen den strukturierten und den unstrukturierten Daten unterschieden. Strukturierte Daten weisen eine normalisierte Form auf und lassen sich in einer zeilen- und spaltenorientierten Datenbank speichern. Unstrukturierte Daten liegen hingegen in nicht identifizierbaren und nicht normalisierten Datenstrukturen vor – es handelt sich beispielsweise um Texte, Bilder, Audio- oder Videodateien.

Strukturierte Daten werden häufig in einem Data Warehouse (DWH) gesammelt. Der Inhalt speist sich aus verschiedenen Quellen und wird im DWH für den Einsatz von Analysetechniken strukturiert. Dadurch ist eine konsistente Sicht auf Quelldaten für übergreifende Auswertungen möglich.

Ihre Vorteile

Die Anwendung von Advanced-Analytics-Methoden zielt primär darauf ab, bessere Entscheidungen auf Grundlage einer breiten, fundierten Datenbasis zu treffen.

Vorteile Advanced Analytics
Vorteile Advanced Analytics

Advanced Analytics in Ihrem Unternehmen

Nutzen Sie die Möglichkeiten modernster Cloud-Technologien, Predictive Analytics, Machine Learning sowie künstliche Intelligenz für bessere Entscheidungen. Wir begleiten Sie dabei und integrieren neue Lösungen in Ihre bestehende Business-Intelligence-Landschaft.

Unternehmensbereiche

Advanced Analytics ist bereits heute in Industrie und Wirtschaft angekommen – die fortgeschrittenen Analysemethoden erlauben Unternehmen die datengestützte Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die präzise Ausrichtung des Marketings auf Kundenbedürfnisse und die Analyse komplexer Zusammenhänge.

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